王 克，李志敏，古利超，陳學(xué)保，靳佳偉

(重慶大學(xué)光電工程學(xué)院，重慶400030)

0 概述

電荷耦合器件(CCD)在測光法和比色法領(lǐng)域中的應(yīng)用被認(rèn)為是在未來光譜輻射線測定和光度測定中極具吸引力的發(fā)展方向。作為21世紀(jì)的綠色光源，LED大屏幕顯示技術(shù)日益成熟，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。但由于LED間存在著光電學(xué)特性差異。這通常會引起LED顯示屏尤其是全彩LED大屏幕亮度、色度不一致，進(jìn)而破壞顯示屏的白平衡，降低顯示品質(zhì)。此外，一旦LED顯示屏投入使用，每個LED的亮度以不同的速度衰減。衰減速率隨物理、電氣和環(huán)境因素而異，但它是不可避免的。屏幕上的顏色逐漸出現(xiàn)像素級的顆?，F(xiàn)象(如白色往往向粉紅色方向轉(zhuǎn)變)。

目前LED顯示系統(tǒng)的檢測通常使用亮度計和色度計，傳統(tǒng)的亮度計和色度計同一時間只能檢測一個點，因而被稱為點式光度計或點式色度計，其測量方法是將一個顯示裝置分成許多分離的測量點，針對每個測量點移動點式檢測器進(jìn)行單點測量。顯然，對于LED大屏幕數(shù)以百萬計的像素點，傳統(tǒng)檢測儀器及方法效率低下。而采用CCD面陣檢測器單次測量的像素點數(shù)量可以非常大，在相同的時間內(nèi)，其具有比其他方法測得更多的數(shù)據(jù)點的能力。測量時間上有了實質(zhì)性的節(jié)省。因此，采用CCD面陣檢測器的LED測量系統(tǒng)在顯示系統(tǒng)設(shè)計和生產(chǎn)的實施與質(zhì)量保證階段具有巨大的優(yōu)勢。

本文基于圖像形態(tài)學(xué)處理方法，討論在復(fù)雜環(huán)境背景下，以及由于待測屏幕角度等原因造成投影到CCD上呈現(xiàn)的不規(guī)則大屏幕圖像的LED像素點的定位。為下一階段的像素級亮度色度檢測提供可靠的保證。

1 基于CCD圖像傳感器的LED大屏幕校正方案

基于CCD圖像傳感器的LED大屏幕校正過程可分為以下幾個步驟:

(1)準(zhǔn)備 首先應(yīng)完成一些必要的維護(hù)，比如LED的更換，屏幕的清潔等。

(2)安裝 確定合理的CCD傾角、視野，使之基本上與待測屏幕對應(yīng)。

(3)測量 進(jìn)行必要的傾角校正及環(huán)境光補(bǔ)償，確定LED像素點的相對坐標(biāo)。由CCD充當(dāng)?shù)某上癖壬媽崟r進(jìn)行每個LED像素點的亮度和色度值的精確測量。

(4)計算 由測得的每個LED像素點的量化值計算實際值，根據(jù)用戶選擇的色域，生成包括每個像素點的調(diào)整值的校正系數(shù)表。

(5)輸出 如果LED屏幕的硬件支持，可以直接將校正系數(shù)傳送給LED大屏幕;如果不支持，可以根據(jù)校正系數(shù)添加額外的硬件對顯示信號預(yù)處理后再輸入顯示系統(tǒng)。

(6)驗證 對調(diào)整后的屏幕再進(jìn)行驗證測量，確保校正的有效性和準(zhǔn)確性。

2 LED像素點定位

通常LED大屏幕安裝位置很高，或者安裝時并不嚴(yán)格垂直于地面，并且受限于圖像采集系統(tǒng)的位置。這些都會造成圖像采集系統(tǒng)的光軸和大屏幕平面不垂直，此外由于安裝場地環(huán)境復(fù)雜多樣，這些因素都會造成亮度的不均勻和像素定位的困難，本文設(shè)計下述步驟進(jìn)行大屏幕像素點的精確定位。

2.1 灰度圖像二值化

由于噪聲及環(huán)境影響，實際采集的圖像灰度分布直方圖并不是典型的目標(biāo)及背景截然分開的雙峰分布形式，采用最大方差閾值分割法這種傳統(tǒng)的分割方法效果較差。對于大屏幕檢測這種以分離主動光源為目標(biāo)的情況，合理選取一個較高的分割閾值，可以濾除周邊復(fù)雜背景的干擾，而只保留LED像素點。由于在大屏幕的圖像采集過程中，已經(jīng)采用了合適的濾光片使圖像中最大亮度值接近但不超過飽和值，LED構(gòu)成灰度直方圖中灰度值最高的一類目標(biāo)。為了盡可能分離每個LED像素點，又最大限度地濾除噪聲和環(huán)境背景，本文采用灰度直方圖最后一個波谷處的灰度值作為分割閾值，將灰度值最高的波峰對應(yīng)的像素點分離為目標(biāo)點。

圖1為一幅大屏幕圖像，圖2為其灰度分布直方圖，由于環(huán)境背景的影響，灰度直方圖呈多峰分布。圖3為采用最大方差閾值分割法分割的圖像，圖4為采用上述方法分割的圖像，由對比可見，上述方法有效地消除了背景的干擾。

圖1 待測LED大屏幕圖像顯示單元

圖2 灰度直方圖

圖3 采用最大方差閾值分割法分割的圖像

圖4 分割后的圖像

2.2 進(jìn)行細(xì)化處理

由圖4可見，雖然有效地消除了背景的干擾，但得到的LED像素點目標(biāo)大小不一致，均勻性差。為了得到精確的LED坐標(biāo)，采用圖像形態(tài)學(xué)算法，對圖像進(jìn)行細(xì)化處理，得到每個LED的單一像素表示。通過結(jié)構(gòu)元素B細(xì)化集合A，表示為A?B:

這里A#B表示在A中對B進(jìn)行匹配，A!B表示由結(jié)構(gòu)元素B腐蝕A，Ac為A的補(bǔ)集。圖5是對圖4進(jìn)行上述細(xì)化處理后得到的圖像，圖中每一個目標(biāo)大小均為一個像素，其對應(yīng)原始圖像中的一個LED像素點。

圖5 目標(biāo)細(xì)化至一個像素后的圖像

2.3 確定待測大屏幕區(qū)域

連接步驟2所得圖像的所有最外層目標(biāo)點構(gòu)成一個封閉的邊界，由此邊界上的相鄰目標(biāo)點的距離可以確定LED像素點間距以及大屏幕中LED像素點的行數(shù)和列數(shù)。根據(jù)以上信息確定外接的最小四邊形，并將其從圖像中分離出來，作為后續(xù)階段處理的目標(biāo)圖像。

2.4 定位異常目標(biāo)點

由于噪聲的影響，可能有些LED像素點不能細(xì)化至一個像素點表示，解決方法是根據(jù)步驟3.3估測的LED像素點間距設(shè)計卷積模板，對分離出的圖像進(jìn)行圖像鄰域處理定位單個LED像素點對應(yīng)的多個目標(biāo)點并將目標(biāo)點合并為單一像素點表示。圖6所示為經(jīng)過圖像鄰域處理定位的不能細(xì)化至單一像素點表示的LED像素點位置。

2.5 LED像素點定位

由于已經(jīng)確定了邊界LED像素點的位置、相鄰LED像素點間的平均距離以及大屏幕上LED的行數(shù)和列數(shù)，本文根據(jù)以上信息及相鄰LED像素點之間的相對關(guān)系確定各LED像素點在大屏幕上的相對位置，具體的步驟如下:

圖6 定位不能細(xì)化為單一像素表示的LED像素點

(1)根據(jù)步驟3.3計算所得的大屏幕邊界確定圖5中位于第一行第一列的目標(biāo)點作為起始位置。

(2)從第一列開始根據(jù)LED像素點間的平均距離尋找本行下一列LED像素點，若未找到則轉(zhuǎn)向步驟4;若找到則記錄其在圖像中的位置及相對的行號和列號，依次進(jìn)行直到達(dá)到最后一列，若當(dāng)前行是最后一行則結(jié)束。

(3)確定圖5中位于下一行第一列的目標(biāo)點作為下一行的起始位置，并轉(zhuǎn)向步驟2。

(4)根據(jù)LED像素點的平均距離尋找上一行或下一行的相鄰LED像素點，并繼續(xù)閉合式尋找，直到回起始行，跳轉(zhuǎn)到步驟2相應(yīng)位置。

表1是對圖5采用上述處理方法得到的點陣坐標(biāo)，行號和列號分別標(biāo)注在了點陣的左側(cè)和上面。

表1 LED像素點的位置矩陣及對應(yīng)行號和列號

2.6 LED像素點插補(bǔ)

步驟3.5定位了圖5中的目標(biāo)點及其對應(yīng)的行號和列號，但不能確定失效LED像素點(圖5中的三個空缺)的位置。對空缺的位置可以采用相鄰像素來估計，對上述的位置矩陣，對兩側(cè)或上下有效LED像素點位置求均值可容易地確定失效LED像素點的位置，最終得到整幅LED大屏幕圖像每個LED像素點在圖像中的位置和對應(yīng)的行列號。進(jìn)行LED像素點插補(bǔ)后，為直觀顯示定位結(jié)果，連接相鄰LED像素點即得到圖7所示的圖像。

圖7 連接相鄰LED像素點后的圖像

3 實驗結(jié)果分析

為了驗證本方法的精度和可靠性。本文選取了一張成像效果較差，噪聲成分較多的圖像，并將其置于復(fù)雜的環(huán)境背景中進(jìn)行實驗。由以上分析可見，LED像素點定位精確，對異常LED像素點進(jìn)行了有效的處理，本文實驗圖像LED像素點間距約7個像素，最大偏差只有一個像素，能夠滿足后續(xù)檢測階段的要求。若圖像采集系統(tǒng)采用2048×1536分辨率的CCD攝像機(jī)，單次最多能夠采集超過60 000個LED像素點。相對傳統(tǒng)檢測方法，檢測效率得到了極大的提高。

4 小結(jié)

在基于CCD圖像傳感器的LED大屏幕校正過程中，精確地確定各LED像素點的坐標(biāo)是后續(xù)檢測步驟順利進(jìn)行的關(guān)鍵。實驗結(jié)果表明:該方法在定位過程中對LED像素點中心定位準(zhǔn)確且穩(wěn)定，無論光照、天氣等環(huán)境因素，還是測站位置，大屏幕角度的因素，都有很好的適應(yīng)性。對于環(huán)境信息復(fù)雜，背景知識不清楚，目標(biāo)規(guī)則及位置不明確的情況下，該方法能有效地消除各種噪聲及背景干擾，得到較高的定位精度。此外，該方法抗干擾能力強(qiáng)，允許采集的圖像有一定的畸變、缺損等，降低了對圖像采集系統(tǒng)精度的要求，增強(qiáng)了圖像處理系統(tǒng)的適應(yīng)能力，擴(kuò)大了應(yīng)用范圍。

［1］李志敏，常宇，薛平，等.一種戶外全彩LED顯示屏亮度色度檢測新方法［J］.激光雜志，2010，31(4):63 ～65

［2］傅仲良，李勇.基于梯度幅度直方圖和類內(nèi)方差的邊緣提取方法［J］.武漢大學(xué)學(xué)報，2005，30(12):1056 ～1058

［3］郭進(jìn)，劉先勇.機(jī)器視覺標(biāo)定中的亞像素中心定位算法［J］.傳感器與微系統(tǒng)，2008，27(2):106 ～108

［4］Rafael C.GONZALEZ，Richard E.WOODS.數(shù)字圖像處理［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2009

［5］David CASASENT，Demetri PSALTIS.Position，rota-tion，and scale invariant optical correlation［J］.Applied Optics，1976，vol.15(7):1795 ～1799

［6］A M.DARWISH，A K.JAIN.A rule based approach for visual pattern inspection［J］.IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence，1998:10(1):56～68